JP7064894B2 - マススペクトル処理装置及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、マススペクトル処理装置及び方法に関し、特に、関心領域間でのマススペクトルの比較に関する。

質量分析システムは、一般に、質量分析装置及び情報処理装置により構成される。質量分析装置は試料のマススペクトルを測定する装置である。情報処理装置はマススペクトル処理装置として機能する。近時、マスイメージング機能をもった質量分析システムが活用されている。

マスイメージングにおいては、まず、試料に対して観測領域が設定される。観測領域は複数のピクセルからなるものである。個々のピクセルは微小領域としての観測点である。観測領域の設定後、ピクセル単位で質量分析が実行される。すなわち、複数のピクセルに対応する複数のマススペクトル（マススペクトルセット）が測定される。そのマススペクトルセットに基づいて、質量電荷比（m/z）ごとに、当該質量電荷比を有する物質の二次元分布像（マスイメージ）が生成される（特許文献１，２を参照）。マスイメージによれば、通常の光学画像では得られない情報が得られる。

観測領域に含まれる複数の部分の間でマススペクトルを比較したい場合、観測領域を表すマスイメージ（又はそれに代わる画像）上において、複数の部分に対して複数の関心領域（ＲＯＩ：region of interest）が設定される。続いて、関心領域ごとに、それに属する複数のピクセルに対応する複数のマススペクトルを積算することにより、積算マススペクトルが生成される。その上で、複数の関心領域に対応する複数の積算マススペクトルの相互関係が解析される。その際、一般に、多変量解析（multivariate analysis）が利用される。多変量解析の例として、階層クラスター解析（hierarchical cluster analysis）、主成分分析（principal component analysis）等が知られている。多変量解析の結果に基づき、関係図（樹形図、散布図等）が生成され、それが表示される。なお、特許文献３及び特許文献４には、マススペクトルに対する主成分分析についての記載がある。

特開２０１６－１３３３３９号公報 特開２０１７－１７３１０３号公報 特開２００９－０２５２６８号公報 特表２０１６－０９２６０８号公報

上記関係図においては、一般に、１つの関心領域が１つのシンボルによって表現される。その場合、関係図上に表現された複数のシンボルの位置関係から、複数の関心領域についての相互関係（類似度等）を把握できる。しかし、そのような関係図から、個々の関心領域内におけるマススペクトルの一様性又はバラツキまでを読み取ることはできない。上記の関係図によると、関心領域間におけるマススペクトルの差が有意な差であるのか、そうでないのか、を正しく判断できないおそれが生じる。

本発明の目的は、関心領域間においてマススペクトルの比較を行う場合において、その比較結果の信頼性を評価できるようにすることにある。あるいは、本発明の目的は、関心領域間においてマススペクトル比較を行う場合において、その比較結果が関心領域間における有意な差を表している可能性、あるいは、その比較結果が関心領域内でのマススペクトルのバラツキの影響を受けている可能性を評価できるようにすることにある。

実施形態に係るマススペクトル処理装置は、観測領域に対して複数の関心領域を設定する関心領域設定手段と、前記関心領域ごとに当該関心領域に対して複数のピクセルグループを設定するグループ設定手段と、前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに基づいて、ピクセルグループ間の関係を解析する解析手段と、前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する生成手段と、を含むことを特徴とする。

上記構成によれば、複数のピクセルグループ間の関係を複数のグループシンボルの位置関係として表現した関係図（relationship diagram）が生成される。この関係図を観察することにより、関心領域ごとにマススペクトルに一様性があるか否かを判断することができ、その上で、関心領域間でのマススペクトルの関係を評価することが可能となる。

例えば、関係図上において、ある関心領域に帰属する複数のシンボルが密集しているならば、その関心領域内でのマススペクトルの一様性を推認できる。その場合においては、関心領域間におけるマススペクトルの差を有意な差であると評価することが可能となる。逆に、関係図上において、ある関心領域に帰属する複数のシンボルが散在しているならば、その関心領域内でのマススペクトルのバラツキを推認できる。その場合においては、関心領域間におけるマススペクトルの差は有意な差ではない可能性が高くなる。ピクセルグループ（サブ関心領域）単位でのマススペクトル解析の後に、関心領域単位でのマススペクトル解析が行われてもよい。

上記各ピクセルグループは１又は複数のピクセルにより構成される。実施形態において、複数の関心領域は、マニュアル指定に基づいて設定される。それらが自動的に設定されてもよい。また、実施形態において、複数のピクセルグループは、複数の関心領域の設定時又は設定後に自動的に設定される。それらがマニュアル指定に基づいて設定されてもよい。

実施形態に係るマススペクトル処理装置は、前記関係図を表示する表示器を含み、前記表示器において前記複数のグループシンボルが前記複数の関心領域を識別可能な表示態様で表示される。この構成によれば、個々のグループシンボルの観察時に、それが帰属している関心領域を直感的に認識することが可能となる。例えば、色相、輝度、文字、記号その他によって個々のシンボルが識別される。

実施形態においては、前記各グループシンボルは、当該グループシンボルに対応するピクセルグループが属する関心領域を識別するための関心領域識別情報を含む。実施形態において、前記各グループシンボルは、当該グループシンボルに対応するピクセルグループを識別するためのグループ識別情報を含む。各識別情報は、マーク、文字、数字その他によって構成され得る。

実施形態において、前記グループ設定手段は、前記関心領域ごとに当該関心領域を区分することによって前記複数のピクセルグループを設定する。このような区分方式によると、関係図から、個々の関心領域内におけるマススペクトルの変化を読み取ることが可能となる。

実施形態において、前記グループ設定手段は、前記関心領域ごとに当該関心領域に属する複数のピクセルを規則的に又はランダムにグルーピングすることにより前記複数のピクセルグループを設定する。このようなサンプリング方式によると、個々のグループが、それが帰属している関心領域の全体を代表するものとなるので、統計的な信頼性を高められる。

実施形態において、前記ピクセルグループごとに当該ピクセルグループを構成する複数のピクセルに対応する複数のマススペクトルを積算することにより積算スペクトルを生成する手段を含み、前記解析手段は、前記複数の関心領域に対して設定された前記複数のピクセルグループに対応する複数の積算スペクトルに対して多変量解析を実行する。多変量解析に先立って各積算スペクトルに対してピーク抽出その他の処理が適用されてもよい。各積算スペクトルそれ自体が多変量解析の対象とされてもよい。

実施形態において、前記多変量解析はクラスター解析であり、前記生成手段は、前記クラスター解析の結果に従って前記複数のグループシンボルを並べることにより前記関係図を生成する。実施形態において、前記多変量解析は主成分分析であり、前記生成手段は、前記主成分分析の結果に従って前記複数のグループシンボルをマッピングすることにより前記関係図を生成する。

実施形態に係るマススペクトル処理方法は、サブ関心領域単位解析工程と関心領域単位解析工程とを含み、前記サブ関心領域単位解析工程は、観測領域に対して複数の関心領域を設定する工程と、前記関心領域ごとに当該関心領域に対して複数のサブ関心領域としての複数のピクセルグループを設定する工程と、前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに基づいて、ピクセルグループ間の関係を解析する工程と、前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する工程と、を含み、前記関心領域単位解析工程では、前記複数の関心領域に対応する複数のマススペクトルに基づいて、関心領域間の関係が解析される、ことを特徴とする。

上記構成によれば、例えば、サブ関心領域単位解析工程の実行結果から関心領域ごとに当該関心領域内におけるマススペクトルの一様性又はバラツキを評価した上で、関心領域単位解析工程を実行することが可能となる。あるいは、サブ関心領域単位解析工程と関心領域単位解析工程の中から所望の解析工程を選択することが可能となる。サブ関心領域単位解析工程の実行過程で取得されたマススペクトルセット、及び、サブ関心領域単位解析工程の実行過程で設定された複数の関心領域が、関心領域単位解析工程でそのまま利用されてもよい。

実施形態に係るマススペクトル処理方法は、プログラムの機能として実現され得る。その場合、そのプログラムは、可搬型記憶媒体又はネットワークを介して、情報処理装置にインストールされる。

本発明によれば、関心領域間においてマススペクトル比較を行う場合において、その比較結果の信頼性を評価できる。あるいは、本発明によれば、関心領域間においてマススペクトル比較を行う場合において、その比較結果が関心領域間の有意な差を表している可能性、あるいは、その比較結果が関心領域内でのマススペクトルのバラツキの影響を受けている可能性を評価できる。

実施形態に係る質量分析システムを示すブロック図である。 マスイメージ生成方法を示す図である。 グルーピングの第１例を示す図である。 グルーピングの第２例を示す図である。 グルーピングの第３例を示す図である。 ピーク抽出処理を示す図である。 テーブル（ピークリスト）を示す図である。 第１関係図の第１例を示す図である。 第１関係図の第２例を示す図である。 第２関係図の第１例を示す図である。 第２関係図の第２例を示す図である。 マススペクトル処理方法を示すフローチャートである。

以下、実施形態を図面に基づいて説明する。

図１には、実施形態に係る質量分析システムが示されている。この質量分析システムは、マスイメージング機能及びマススペクトル解析機能を有している。図示されるように、質量分析システムは、大別して、質量分析装置１０及び情報処理装置１２により構成される。情報処理装置１２はマススペクトル処理装置として機能するものである。

図１において、質量分析装置１０は、試料に対して設定された観測領域を構成する複数のピクセルに対して質量分析を実行する装置である。観測領域は、試料上に設定され、あるいは、試料を包含するように設定される。個々のピクセルは微小領域であり、それは観測点に相当する。観測領域は例えば矩形の領域であり、ｘ方向のピクセル数及びｙ方向のピクセル数は、例えば、それぞれ数十個又は数百個である。１ピクセルは、例えば、１００μｍ×１００μｍのサイズを有する。ユーザー（測定者）により、観測領域、その分割数（ピクセルサイズ）、ピクセル単位でのレーザー照射回数（例えば数十回～数百回）、等が指定される。指定された情報に従って、質量分析装置１０が動作する。

質量分析装置１０は、図示の構成例において、イオン源１４、質量分析部１６及び検出部１８を有する。それらはいずれも電気的部品及び機械的部品を含む機器である。

イオン源１４は、例えば、マトリックス支援レーザー脱離イオン化（ＭＡＬＤＩ：Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization）法に従うイオン源である。ＭＡＬＤＩによれば、もっぱら１価イオンが生成される。具体的に説明すると、試料プレート上に試料が配置され、試料に対してレーザーが照射される。レーザー照射点がピクセルに相当する。レーザー照射点から放出されたイオンが電界の作用により質量分析部１６の内部へ導かれる。試料プレートの二次元走査により、試料上のレーザー照射点が二次元走査される。一次イオンを試料に照射し、それにより生じた二次イオンを測定する二次イオン質量分析（ＳＩＭＳ）法に従うイオン源が利用されてもよい。他のイオン源が利用されてもよい。

質量分析部１６は、イオンが有する質量（正確には質量電荷比m/z）に応じて、質量分離を行うユニットである。質量分析部１６として、非常に高い質量分解能（超高質量分解能）を有する質量分析計を利用し得る。そのような質量分析計として、飛行距離１０ｍ以上の飛行時間型質量分析計（ＴＯＦＭＳ）、電場型フーリエ変換質量分析計（ＦＴＭＳ）、磁場型フーリエ変換イオンサイクロトロン共鳴型質量分析計（ＦＴ－ＩＣＲＭＳ）、等が挙げられる。ちなみに、飛行時間型質量分析計のタイプとして、リニア型、リフレクトロン型、多重周回型、多重反射型等が挙げられる。そのような超高質量分解能を有する質量分析計を利用した場合、それにより得られるマススペクトルはかなり複雑となり、マススペクトルの比較に際して多変量解析等の手法を利用すべき必要性が高くなる。なお、上記で挙げた質量分析計以外の質量分析計（例えば、四重極型質量分析計（ＱＭＳ）、イオントラップ型質量分析計（ＩＴＭＳ））が利用されてもよい。

検出部１８はイオンを検出する検出器を有する。検出部１８の出力信号がマススペクトルに相当する。ピクセル単位でのレーザー照射ごと、複数のm/zに対応する複数のイオン強度（イオン強度列）が得られる。ピクセル単位での複数のレーザー照射により得られる複数のマススペクトルが積算され、積算されたマススペクトルが生成される。積算されたマススペクトルが以下に説明する情報処理装置１２での処理単位となる。積算処理が当該情報処理装置１２において実施されてもよい。

実施形態に係る情報処理装置１２におけるマススペクトル解析モードとして、後述するピクセルグループ（サブ関心領域）を単位として多変量解析を行うモード（以下「サブＲＯＩ単位解析モード」という。）と、後述する関心領域を単位として多変量解析を行う方法（以下「ＲＯＩ単位解析モード」という。）と、がある。前者のサブＲＯＩ単位解析モードに続いて後者のＲＯＩ単位解析モードが実行される場合、前者のサブＲＯＩ単位解析モードは事前解析工程に相当し、後者のＲＯＩ単位解析モードは本解析工程に相当する。以下においては、サブＲＯＩ単位解析モードを中心に説明し、その説明の過程で、必要に応じて、ＲＯＩ単位解析モードを説明する。

情報処理装置１２は、上記のようにマススペクトル処理装置として機能するものであり、それは、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）により構成される。情報処理装置１２は、ＣＰＵ及び記憶部を有している。記憶部に格納された動作プログラムがＣＰＵにおいて実行され、これにより、以下に説明する複数の機能が発揮される。図１においては、それらの機能が複数のブロックとして表現されている（符号２０を参照）。情報処理装置１２が複数のプロセッサからなる装置として構成されてもよいし、複数の情報処理デバイスにより構成されてもよい。マススペクトル処理のためのプログラムは、可搬型記憶媒体又はネットワークを介して、情報処理装置１２にインストールされ得る。情報処理装置１２で処理される個々のデータは、ｘ座標、ｙ座標及びｍ／ｚで特定されるイオン強度データである。

マススペクトルセット記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ又は半導体メモリにより構成される。マススペクトルセット記憶部２２には、複数のピクセルに対応する複数のマススペクトル、つまりマススペクトルセット（マススペクトルアレイ）が記憶される。個々のマススペクトルの実体は、ｍ／ｚ軸上のイオン強度分布である。

マスイメージ生成部２４は、二次元質量分布としてのマスイメージを生成するモジュールである。実施形態においては、ｍ／ｚ軸上のｍ／ｚチャンネルごとにマスイメージが生成されている。そのように生成された複数のマスイメージによりマスイメージセット（マスイメージアレイ）が構成される。

マスイメージセット記憶部２６は、例えば、ハードディスクドライブ又は半導体メモリにより構成される。マススペクトルセット記憶部２２には、マスイメージセットが記憶される。マススペクトルセットの取得と並行してマスイメージセットが生成されてもよいし、マススペクトルセットの取得後にマスイメージセットが生成されてもよい。

入力部３０は入力手段として機能するものであり、それはキーボードやポインティングデバイス等によって構成される。入力部３０を用いて、ユーザーにより、観測領域、ピクセル条件、照射回数等の測定条件が定められる。また、後述するスペクトル処理で必要となる各種のパラメータや条件が定められる。

表示部３２は表示処理手段又は表示手段として機能するものであり、それは具体的には表示処理部及び表示器を含むものである。表示処理部は、画像合成、カラー処理等を実行するものである。表示器は、ＬＣＤ、有機ＥＬ表示デバイス等によって構成される。情報処理装置で生成された画像データがネットワークを介して外部装置へ伝送されてもよい。

積算マススペクトル生成部２８は、観測領域の全部又は一部から取得された複数のマススペクトルを積算し、これにより積算マススペクトルを生成する。積算マススペクトルとして平均化マススペクトルが生成されてもよい。積算マススペクトルは代表マススペクトルとして機能し、それが表示器の画面上に表示される。積算マススペクトルを観察したユーザーにおいて、例えば、積算マススペクトルに含まれる特定のピーク（つまり特定のｍ／ｚ）が指定される。特定のピークが自動的に識別されてもよい。

マスイメージ選択部３４は、マスイメージセット記憶部に記憶されたマスイメージセットの中から、ユーザーにより指定された特定のピークに対応するマスイメージを選択する。これにより、そのマスイメージが画面上に表示される。その場合、複数のマスイメージを合成することにより生成された合成マスイメージが表示されてもよい。ユーザーによりｍ／ｚが指定された段階で、マスイメージ生成部２４がそのｍ／ｚに対応するマスイメージを生成するようにしてもよい。実施形態において、表示器の画面上に表示されるマスイメージは、複数のＲＯＩを設定するための参照画像である。よって、マスイメージに代えて観測領域を表す光学画像３８等が表示されてもよい。

実施形態においては、画面上に表示されたマスイメージ（又はそれに代わる画像）上において、ユーザーにより、複数のＲＯＩが指定される。その際には、入力部３０が利用され、各ＲＯＩの座標情報が入力される。ＲＯＩ設定部３６は、関心領域設定手段として機能するものであり、入力された複数のＲＯＩ座標に基づいて、複数のＲＯＩを設定する。例えば、生物組織における正常部位及び異常部位に対して、それぞれ１つずつＲＯＩが設定されてもよい。分析対象となった構造物における３種類の部位に対して３つのＲＯＩが設定されてもよい。複数のＲＯＩが自動的に設定されてもよい。

各ＲＯＩ座標の指定に際しては、マスイメージ上にＲＯＩを表すグラフィック（図形）が表示される。各ＲＯＩの形状及びサイズは任意に定め得る。複数のＲＯＩ間でＲＯＩのサイズ及び形状を異ならせることも可能である。複数のＲＯＩの間に部分的な重複関係があってもよい。

個々のＲＯＩは、本来的には、そこに属する複数のピクセルに対応した複数のマススペクトルが一様性を有することを前提として（つまりＲＯＩ間でマススペクトル比較を的確に行えるように）設定されるものであるが、実際には、ＲＯＩ内においてマススペクトルにバラツキがあることもあり、あるいは、ＲＯＩ内においてマススペクトルに変化が認められることもある。それらに対処するために、つまり、個々のＲＯＩ内におけるマススペクトルの一様性を確認又は評価するために、個々のＲＯＩ内に、以下に説明する複数のピクセルグループ（複数のサブＲＯＩ）が設定される。以下においては、ピクセルグループを単に「グループ」と表現する。

グループ設定部４０は、グループ（サブＲＯＩ）設定手段であり、それはサブＲＯＩ単位解析モードにおいて機能する。具体的には、グループ設定部４０は、ユーザーにより指定されたグループ設定条件（グループ数、グルーピング方式等を含む）に従って、ＲＯＩごとに、ＲＯＩ内に複数のグループを自動的に設定するモジュールである。実施形態においては、個々のＲＯＩにおいて、そのＲＯＩ内の全ピクセルが複数のグループに振り分けられる。もっとも、個々のＲＯＩ内においていずれのグループに属しない１又は複数のピクセルが存在してもよい。あるいは、複数のグループ間に部分的な重複関係があってもよい。個々のグループの形状及びサイズを異ならせることも可能である。変形例としては、１つのピクセルからなるグループの設定が挙げられる。グルーピング方式として後に図３に示す区分方式が選択された場合、マスイメージ上において、個々のＲＯＩを示すグラフィックと共に個々のグループを示すグラフィックが表示される。

積算マススペクトル生成部４２は、サブＲＯＩ単位解析モードにおいて、サブＲＯＩ単位つまりグループ単位で、積算マススペクトルを生成し、一方、ＲＯＩ単位解析モードにおいて、ＲＯＩ単位で、積算マススペクトルを生成するモジュールである。具体的には、積算マススペクトル生成部４２は、サブＲＯＩ単位解析モードにおいて、個々のサブＲＯＩつまり個々のグループごとに、当該グループを構成する複数のピクセルに対応する複数のマススペクトルを積算することにより、積算マススペクトルを生成する。サブＲＯＩ単位解析モードに続いてＲＯＩ単位解析モードを実行する場合、サブＲＯＩ単位解析モードで生成された複数の積算マススペクトルをＲＯＩ単位で更に積算することにより、ＲＯＩ単位解析モードで使用する複数の積算マススペクトルを生成し得る。

なお、積算マススペクトル生成部４２は、既に説明した積算マススペクトル生成部２８と同様の積算機能を有しているので、両者を合体させてもよい。また、マススペクトルセット記憶部２２に格納されたマススペクトルセットに代えて、マスイメージセット記憶部２６に格納されたマスイメージセットを参照し（符号４３を参照）、それに基づいてグループ単位で積算マススペクトルが生成されてもよい。

テーブル作成部４４は、ピーク抽出手段及びテーブル作成手段として機能する。それらの手段を解析手段の一部とみなすことも可能である。テーブル作成部４４は、サブＲＯＩ単位解析モード及びＲＯＩ単位解析モードにおいて、複数の積算マススペクトルのそれぞれに対してピーク抽出処理を適用し、これによりピークリストとしてのテーブルを生成するものである。ピークリストは、複数の積算スペクトルに対応した複数のレコードからなり、個々のレコードは、複数のピーク（複数のｍ／ｚ）に対応する複数のイオン強度（イオン量）を特定するデータを含む。例えば、ピーク波形の重心、頂点等の位置としてピーク位置が特定される。後述するように、抽出に失敗したピークに対応するセルには０又はそれに代わる数値（０に近い数値）が記入される。テーブルの具体例については後に説明する。

多変量解析部４６は、解析手段の主要部を構成するものである。多変量解析部４６は、サブＲＯＩ単位解析モード及びＲＯＩ単位解析モードにおいて、テーブルの内容つまり複数のピーク列に対して多変量解析を適用する。多変量解析の結果は、複数の積算スペクトル間の相互関係を示すものである。多変量解析の手法として、階層クラスター解析、主成分分析等があげられる。それら以外の解析法が利用されてもよい。

関係図作成部４８は、関係図生成手段として機能するものである。それは、サブＲＯＩ単位解析モード及びＲＯＩ単位解析モードにおいて、多変量解析の結果を表す関係図（その実体は電子的なダイヤグラムとしての画像）を生成するモジュールである。関係図として、後に例示する樹形図、散布図等が挙げられる。関係図を表すデータが表示部３２へ送られている。サブＲＯＩ単位解析モードにおいては、表示器の画面上に、複数のグループを表す複数のシンボルを含む関係図が表示される。ＲＯＩ単位解析モードにおいては、表示器の画面上に複数のＲＯＩを表す複数のシンボルを含む関係図が表示される。通常、サブＲＯＩ単位解析モードの実行後に、ＲＯＩ単位解析モードが実行されるが、２つの解析モードの中から選択された解析モードだけが実行されてもよい。また、２つの解析モードが並列的に実行されてもよい。その場合には２つの関係図が同時に表示されてもよい。

以上説明した各処理について更に具体的に説明する。図２には、マスイメージ生成方法が例示されている。これは図１に示したマスイメージ生成部での処理内容を示すものである。

観測領域５０はｘ方向及びｙ方向に整列した複数のピクセルｐにより構成される。個々のピクセルｐは上述したようにレーザー照射点つまり観測点に相当するものである。個々のピクセルｐごとにマススペクトルが取得される。複数のピクセルｐに対応する複数のマススペクトル５２－１～５２－Ｎがマススペクトルセット５４を構成する。マススペクトルセット５４から、選択されたｍ／ｚに対応するイオン強度列５６が抽出され、それをマッピングすることにより、選択されたｍ／ｚに対応する物質の二次元分布を示すマスイメージが生成される（符号５７を参照）。ｍ／ｚを変えながら、その処理を繰り返すことにより複数のｍ／ｚに対応する複数のマスイメージが生成される。それらはマスイメージセットを構成する。

一方、マススペクトルセット５４の全部又は一部に対する積算処理により積算スペクトル５８が生成される。その場合、観測領域５０内において積算処理対象となる範囲６０がユーザーにより指定されてもよい。例えば、試料としての組織切片の中に範囲６０が指定されてもよい。積算スペクトル５８における特定のピークを指定することにより（符号６２を参照）、ｍ／ｚが指定される。その指定はマニュアルにて行われているが、それが自動化されてもよい。上記マスイメージセットの中から、指定されたｍ／ｚに対応する特定のマスイメージが抽出され、それが表示される。なお、指定されたｍ／ｚに対応するマスイメージだけが生成されてもよい。

図３には、ＲＯＩ設定及びグループ設定が示されている。それらは図１に示したＲＯＩ設定部及びグループ設定部の処理内容に相当するものである。なお、図３はグルーピングの第１例（区分方式）を示すものである。

観測領域を表すマスイメージ６４には、図示の例において、３つの部位１００，１０２及び１０４が含まれる。部位１００の中にＲＯＩ１が設定されており、部位１０２の中にＲＯＩ２が設定されており、部位１０４の中にＲＯＩ３が設定されている。例えば、試料としての組織切片の中の複数の部位に複数のＲＯＩが設定されてもよい。試料としての基板における劣化部位、異物、その他に対して複数のＲＯＩが設定されてもよい。

それぞれのＲＯＩのサイズは一致していてもよいし、異なっていてもよい。各ＲＯＩの設定は実施形態においてマニュアルでの座標指定に基づくものである。個々のＲＯＩの形状は図示の例において矩形である。もっとも個々のＲＯＩの形状を他の形状（例えば円形）としてもよい。個々のＲＯＩの形状をフリーハンドで定義してもよい。例えば、注目部位を囲むようにＲＯＩを指定してもよい。ＲＯＩの個数もユーザーにより選択され得る。

以上のように、ＲＯＩ１，ＲＯＩ２及びＲＯＩ３が設定されると、ＲＯＩごとにＲＯＩの中に複数のグループ（サブＲＯＩ）が自動的に設定される。図示の例では、ユーザーにより指定されたグループ数４に従って、ＲＯＩごとにその内部が４つのグループに区分されている。ＲＯＩごとにグループ数を異ならせてもよい。

具体的には、ＲＯＩ１は、同じ面積（同じピクセル数）をもった４つのグループＲＯＩ１－１，ＲＯＩ１－２，ＲＯＩ１－３及びＲＯＩ１－４に区分されている。ＲＯＩ２は、同じ面積（同じピクセル数）をもった４つのグループＲＯＩ２－１，ＲＯＩ２－２，ＲＯＩ２－３及びＲＯＩ２－４に区分されている。ＲＯＩ３は、同じ面積（同じピクセル数）をもった４つのグループＲＯＩ３－１，ＲＯＩ３－２，ＲＯＩ３－３及びＲＯＩ３－４に区分されている。個々のグループの形状は矩形である。もちろん、他の形状を採用してもよい。

分割数の指定に代えてグループを構成するピクセル数を指定し、それに基づいて個々のＲＯＩが複数のグループに区分されてもよい。このことは図４に示す第２例及び図５に示す第３例においても同様である。なお、サブＲＯＩ単位解析モードでは、以上のように設定されたグループを単位として多変量解析が実行される。関心領域単位解析モードでは、以上のように設定された関心領域を単位として多変量解析が実行される。

図４には、グルーピングの第２例（規則的サンプリング方式）が示されている。図４にはＲＯＩ１だけが示されている。他のＲＯＩもＲＯＩ１と同様に処理される。この第２例では規則性をもったサンプリングにより４つのグループＲＯＩ１－１，ＲＯＩ１－２，ＲＯＩ１－３及びＲＯＩ１－４が構成される。

具体的には、ＲＯＩ１内に複数のブロックが定義される。個々のブロックは、ユーザー指定された分割数４に従って４つのピクセルにより構成される。個々のブロック内の４つのピクセルが同じパターンで４つのグループに振り分けられる。例えば、ｉ番目のブロックＢｉにおいて、ピクセルａｉは１番目のグループに振り分けられ、ピクセルｂｉは２番目のグループに振り分けられ、ピクセルｃｉは３番目のグループに振り分けられ、ピクセルｄｉは４番目のグループに振り分けられる。振り分けの結果、ＲＯＩ１を構成する全ピクセルの内の１／４のピクセル（ａ１，ａ２，ａ３，ａｉ，・・・，ａｍ）によりＲＯＩ１－１が構成される。同様の手法で、ＲＯＩ１－２，ＲＯＩ１－３及びＲＯＩ１－４が構成される。

図５には、グルーピングの第３例（ランダムサンプリング方式）が示されている。図５においてもＲＯＩ１だけが示されている。他のＲＯＩもＲＯＩ１と同様に処理される。この第３例では、個々のＲＯＩに対するランダムサンプリングにより、４つのグループＲＯＩ１－１，ＲＯＩ１－２，ＲＯＩ１－３及びＲＯＩ１－４が構成される。

具体的には、ＲＯＩ１を構成する全ピクセルがランダムに４つのグループに振り分けられる。これによりＲＯＩ１－１，ＲＯＩ１－２，ＲＯＩ１－３及びＲＯＩ１－４が構成される。例えば、ＲＯＩ１を構成する全ピクセルの内の１／４のピクセル（ａ１，ａ２，ａ３，・・・，ａｍ）によりＲＯＩ１－１が構成される。なお、個々のグループを構成するピクセル数は同一であるが、それらが異なっていてもよい。

複数のグルーピング方式の中から、ユーザーによって選択されたグルーピング方式が適用される。区分方式を選択した場合、関係図上において、ＲＯＩ内におけるスペクトルの変動が現れ易くなる。規則的サンプリング方式又はランダムサンプリング方式を選択した場合、個々のグループがそれぞれＲＯＩ全体を代表することになり、関係図上において、ＲＯＩ内におけるスペクトルの変動が現れ難くなるが、統計的な信頼性は高まる。

図６には、ピーク抽出処理の一例が示されている。図７にはテーブル作成処理の一例が示されている。それらの処理は図１に示したテーブル作成部において実行される。

図６において、（Ａ），（Ｂ）及び（Ｃ）は、あるＲＯＩを構成する３つのグループに対応する３つの積算マススペクトルを示している。それぞれの積算マススペクトルに対してピーク抽出処理が適用される。ピーク抽出条件及びピーク抽出範囲はユーザーにより指定される。例えば、一定のｍ／ｚ間隔でイオン強度が特定されてもよい。図示の例では、個々のピーク列はいずれもPeak1～Peak10を含んでいる（Peak10を超えるピークについては図示省略されている）。それぞれはイオン強度（イオン量）を示す。図示の例では、各ピーク列において、複数のピークは同じ複数のｍ／ｚ（ｍ／ｚ列）において生じている。例えば、符号１０６で示す３つのPeak1はいずれも同じｍ／ｚで生じている。（Ｂ）に示したピーク列における５番目のピーク、及び、（Ｃ）に示したピーク列における９番目のピークは、抽出できていない。そのような場合には、以下に説明する穴埋め処理が適用される。

図７には、図６に示した３つのピーク列に基づいて作成されるテーブルが示されている。そのテーブルはピークリストに相当するものであり、図１に示したテーブル作成部により作成される。テーブルは、複数のグループに対応する複数のレコード６６からなる。１つのグループにつき１つのレコード６６が作成される。符号６８はＲＯＩ１に属する４つのグループに対応した４つのレコードを示しており、符号７０はＲＯＩ２に属する４つのグループに対応した４つのレコードを示しており、符号７２はＲＯＩ３に属する４つのグループに対応した４つのレコードを示している。個々のレコードは、符号７４で示すように、複数のピークに対応した複数のセル７４ａからなる。個々のセル７４ａにはイオン強度が数値として記入される。なお、最上段の行７３は、複数のピークを識別するための複数のラベルからなるものである。ラベルとしては、ピーク名、化合物名、ｍ／ｚ等が考えられる。テーブルの１行目においては複数のＲＯＩ識別子が並んでいる。

テーブルにおいて、値を有しないセルが生じた場合、そこには０又は０に近い数値が記入される。これは多変量解析において解析対象となる要素数を揃えるためである。実施形態においてテーブルは自動的に生成される。テーブルがマニュアルで修正されてもよく、また、テーブルがマニュアルで生成されてもよい。

図８及び図９には、関係図作成部によって生成される第１関係図が示されている。図８は第１関係図の第１例を示すものであり、図９は第１関係図の第２例を示すものである。ここで、第１関係図は階層クラスター解析の結果を示す樹形図である。

図８に示されるように、複数のグループが複数のシンボル（グループシンボル）１０８によって表現されている。複数のシンボル１０８は、第１関係図において、複数のカテゴリーに分類されつつ、上下方向に一列に並んでいる。個々のシンボル１０８は、文字列（ＲＯＩ）、ＲＯＩ識別情報（ＲＯＩ番号）１１０ａ及びグループ識別情報（グループ番号）１１０ｂを含んでいる。つまり、個々のシンボル１０８の参照により、当該シンボルが、どのＲＯＩに属する、どのグループに対応するものであるかを特定できる。符号８０はＲＯＩ１に属する４つのグループに対応する４つのシンボルを示しており、符号８２はＲＯＩ２に属する４つのグループに対応する４つのシンボルを示しており、符号８４はＲＯＩ３に属する４つのグループに対応する４つのシンボルを示している。いずれのＲＯＩにおいても４つのシンボルは密集（あるいは局在）しており、これをもって、各ＲＯＩ内において複数のグループに対応する複数の積算マススペクトルについて類似性、一様性を認め得る。

一方、図９に示す第１関係図の第２例においては、符号８６で示すように、複数のシンボルがＲＯＩごとに密集せず、離散的に存在している。このような表示態様は、個々のＲＯＩ内において複数のグループに対応する複数の積算マススペクトルに一様性が乏しいことを示すものである。あるいは、ＲＯＩ間において有意な差が生じていないことを示すものである。このような表示となった場合、必要に応じて、複数のＲＯＩを再設定してもよい。

ＲＯＩ単位でシンボルが密集しているか否かをより分かり易く表現するため、ＲＯＩごとに、シンボルに対して色付けを施すのが望ましい。あるいは、マークその他を付して識別力を高めるようにしてもよい。

図１０及び図１１には、関係図作成部によって生成される第２関係図が示されている。図１０は第２関係図の第１例を示すものであり、図１１は第２関係図の第２例を示すものである。第２関係図は主成分分析の結果を示す散布図である。横軸が第１主成分に対応しており、縦軸が第２主成分に対応している。第２関係図上にマッピングされた各点が各グループについて算出された第１主成分及び第２主成分を示している。点ごとにその近傍にシンボルが表示されている。個々のシンボルは、文字列（ＲＯＩ）、ＲＯＩ識別情報（ＲＯＩ番号）及びグループ識別情報（グループ番号）を含んでいる。二次元の散布図に代えて三次元の散布図が作成されてもよい。あるいは、他の関係図が作成されてもよい。

図１０に示す第２関係図の第１例においては、符号９０，９２，９４で示すように、個々のＲＯＩ単位で特定の領域内に複数のシンボルが集まっている。このような表示態様から、個々のＲＯＩ内においてマススペクトルの変動が小さいことを推察できる。また、ＲＯＩ間において生じている差が有意な差であることを確認できる。

一方、図１１に示す第２関係図の第２例においては、符号９６で示すように、個々のＲＯＩに帰属する複数のシンボルが分散している。このような表示態様から、マススペクトル内においてマススペクトルのバラツキが大きいことを推察できる。このような表示態様が得られた場合、ＲＯＩ間における差は有意な差ではない可能性が高くなる。つまり、関心領域単位解析モードを実行した場合、その結果の信頼性が低くなることを事前に確認できる。

図１２には、マススペクトル処理方法がフローチャートとして示されている。マススペクトル処理方法は図１に示した情報処理装置において実行されるものである。Ｓ１２からＳ３０までがサブＲＯＩ単位解析モードに相当し、Ｓ３６及びＳ３８がＲＯＩ単位解析モードに相当する。

Ｓ１２では、質量分析装置において取得されたマススペクトルセットが情報処理装置へ入力される。Ｓ１４では、マススペクトルセットに基づいて積算マススペクトルが生成される。その場合には、必要に応じて、ユーザーにより、観測領域中において積算対象となる範囲が指定される。例えば、観測領域の全部が積算対象となってもよいし、観測領域の一部が積算対象となってもよい。Ｓ１６では、積算マススペクトルに対するユーザーのピーク選択（ｍ／ｚ選択）に基づいて、そのピークに対応するマスイメージが選択され、それが表示される。マスイメージに代えて光学画像等の他の参照画像が表示されてもよい。

Ｓ１８では、ユーザーにより指定されたＲＯＩ座標が順次受け付けられる。ＲＯＩの個数はユーザーにより選択される。ＲＯＩ間での多変量解析を行う場合、２つ以上のＲＯＩ座標が指定される。Ｓ１８においては、複数のＲＯＩ座標に基づいて複数のＲＯＩが設定される。Ｓ２０では、設定された個々のＲＯＩごとに、ＲＯＩに対して複数のグループ（サブＲＯＩ）が自動的に設定される。その際には、ユーザーにより、グループ数（分割数）が指定され、また、グルーピング方式が指定される。グループ数に代えて１グループを構成するピクセルの個数が指定されてもよい。

Ｓ２２では、グループ単位で積算マススペクトルが生成される。すなわち、グループを構成する複数のピクセルに対応した複数のマススペクトルが積算され、これにより積算マススペクトルが生成される。Ｓ２４では、生成された各積算マススペクトルに対してピーク抽出処理が適用され、これによりピーク列が生成される。複数の積算マススペクトルから得られた複数のピーク列により、行列としてのテーブルが生成される。ピーク抽出処理は、ユーザーにより指定されたイオン条件やマスレンジ等に従って実行される。また、Ｓ２４では、必要に応じて、値を有してないセルに対して０又はそれに相当する値を記入する穴埋め処理が実行される。

Ｓ２６では、ユーザーにより選択された解析方法が受け付けられ、また、ユーザーにより指定された解析条件が受け付けられる。それらの受け付け情報に従って、Ｓ２８において、テーブルを構成する複数のレコード（ピーク列）を解析対象として、多変量解析が実行される。Ｓ３０では、多変量解析の結果に基づいて、その結果を空間的に表現した関係図が生成され、それが表示される。その際においては、表示方法がユーザーにより指定される。

Ｓ３２で示すように、関係図を自動的に評価するようにしてもよい。例えば、ＲＯＩ単位でグループ間の総距離を演算し、総距離に基づいてマススペクトルの一様性の程度を示すランクを算出するようにしてもよい。あるいは、ＲＯＩ単位でグループ間の分散を演算し、その分散からマススペクトルの一様性を評価するようにしてもよい。Ｓ３４では、ユーザーにより、関係図の内容が評価される。場合によっては、Ｓ１８に戻って、複数のＲＯＩが再設定される。

Ｓ３６及びＳ３８は、必要に応じて実行されるものであり、それらの工程はＲＯＩ単位解析モードに相当するものである。Ｓ３６では、ＲＯＩ単位で多変量解析が実行される。これはＳ２８の工程で実行される多変量解析と同様の工程であるが、解析単位が異なっている。多変量解析に際しては、Ｓ１８で設定された複数のＲＯＩに対応する複数の積算マススペクトルが対象となる。ＲＯＩごとに積算マススペクトルを生成する際には、ＲＯＩを構成する複数のピクセルに対応する複数のマススペクトルが積算されてもよいし、Ｓ２２で生成された複数の積算マススペクトルがＲＯＩ単位で更に積算されてもよい。Ｓ３８では、Ｓ３６で実行された多変量解析の結果に基づいて関係図が生成され、それが表示される。例えば、Ｓ１６とＳ１８との間に解析モードを選択する工程を設け、選択された解析モードが実行されるようにしてもよい。

上記実施形態によれば、関心領域間においてマススペクトル比較を行う場合において、その比較結果の信頼性を評価できる。すなわち、その比較結果が関心領域間の有意な差を表している可能性、あるいは、その比較結果が関心領域内でのマススペクトルのバラツキの影響を受けている可能性を評価できる。

１０ 質量分析装置、１２ 情報処理装置（マススペクトル処理装置）、３６ ＲＯＩ設定部、４０ グループ設定部、４２ 積算マススペクトル生成部、４４ テーブル作成部、４６ 多変量解析部、４８ 関係図作成部。

Claims (10)

1. 観測領域に対して複数の関心領域を設定する関心領域設定手段と、
   前記関心領域ごとに当該関心領域を複数のサブ関心領域に区分することにより複数のピクセルグループを設定するグループ設定手段と、
   前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに対して多変量解析を実行し、ピクセルグループごとに多変量解析結果を得る解析手段と、
   前記ピクセルグループごとの多変量解析結果が表された関係図であって前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する生成手段と、
   を含み、
   前記各グループシンボルは、
   当該グループシンボルに対応するピクセルグループが属する関心領域を識別するための関心領域識別情報と、
   当該グループシンボルに対応するピクセルグループを識別するためのグループ識別情報と、
   を含む、ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
2. 観測領域に対して複数の関心領域を設定する関心領域設定手段と、
   前記関心領域ごとに当該関心領域に対して複数のピクセルグループを設定するグループ設定手段と、
   前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに対して多変量解析を実行し、ピクセルグループごとに多変量解析結果を得る解析手段と、
   前記ピクセルグループごとの多変量解析結果が表された関係図であって前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する生成手段と、
   を含み、
   前記グループ設定手段は、前記関心領域ごとに関心領域分割数に従うサンプリングパターンで当該関心領域に属する複数のピクセルを規則的にサンプリングすることにより前記複数のピクセルグループを設定する、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
3. 観測領域に対して複数の関心領域を設定する関心領域設定手段と、
   前記関心領域ごとに当該関心領域に対して複数のピクセルグループを設定するグループ設定手段と、
   前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに対して多変量解析を実行し、ピクセルグループごとに多変量解析結果を得る解析手段と、
   前記ピクセルグループごとの多変量解析結果が表された関係図であって前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する生成手段と、
   を含み、
   前記グループ設定手段は、前記関心領域ごとに当該関心領域に属する複数のピクセルをランダムにグルーピングすることにより前記複数のピクセルグループを設定する、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
4. 請求項２又は３記載の装置において、
   前記各グループシンボルは、当該グループシンボルに対応するピクセルグループが属する関心領域を識別するための関心領域識別情報を含む、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
5. 請求項４記載の装置において、
   前記各グループシンボルは、当該グループシンボルに対応するピクセルグループを識別するためのグループ識別情報を含む、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
6. 請求項１、２又は３記載の装置において、
   前記ピクセルグループごとに当該ピクセルグループを構成する複数のピクセルに対応する複数のマススペクトルを積算することにより積算マススペクトルを生成する手段を含み、
   前記解析手段は、前記複数の関心領域に対して設定された前記複数のピクセルグループに対応する複数の積算マススペクトルに対して前記多変量解析を実行する、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
7. 請求項１、２又は３記載の装置において、
   前記多変量解析はクラスター解析であり、
   前記生成手段は、前記クラスター解析の結果に従って前記複数のグループシンボルを並べることにより前記関係図を生成する、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
8. 請求項１、２又は３記載の装置において、
   前記多変量解析は主成分分析であり、
   前記生成手段は、前記主成分分析の結果に従って前記複数のグループシンボルをマッピングすることにより前記関係図を生成する、
   ことを特徴とするマススペクトル処理装置。
9. サブ関心領域単位解析工程と関心領域単位解析工程とを含み、
   前記サブ関心領域単位解析工程は、
   観測領域に対して複数の関心領域を設定する工程と、
   前記関心領域ごとに当該関心領域を複数のサブ関心領域に区分することにより複数のピクセルグループを設定する工程と、
   前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに対して多変量解析を実行し、ピクセルグループごとに多変量解析結果を得る工程と、
   前記ピクセルグループごとの多変量解析結果が表された関係図であって前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する工程と、
   を含み、
   前記各グループシンボルは、
   当該グループシンボルに対応するピクセルグループが属する関心領域を識別するための関心領域識別情報と、
   当該グループシンボルに対応するピクセルグループを識別するためのグループ識別情報と、
   を含み、
   前記関心領域単位解析工程では、前記複数の関心領域に対応する複数のマススペクトルに基づいて、関心領域間の関係が解析される、
   ことを特徴とするマススペクトル処理方法。
10. 情報処理装置においてマススペクトル処理方法を実行するためのプログラムであって、
    観測領域に対して複数の関心領域を設定する機能と、
    前記関心領域ごとに当該関心領域を複数のサブ関心領域に区分することにより複数のピクセルグループを設定する機能と、
    前記複数の関心領域に対して設定された複数のピクセルグループに対応する複数のマススペクトルに対して多変量解析を実行し、ピクセルグループごとに多変量解析結果を得る機能と、
    前記ピクセルグループごとの多変量解析結果が表された関係図であって前記ピクセルグループ間の関係が複数のグループシンボルの位置関係によって表現された関係図を生成する機能と、
    を含み、
    前記各グループシンボルは、
    当該グループシンボルに対応するピクセルグループが属する関心領域を識別するための関心領域識別情報と、
    当該グループシンボルに対応するピクセルグループを識別するためのグループ識別情報と、
    を含む、ことを特徴とするプログラム。

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